徐維祥，陳雨瑋

(浙江工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310023)

為了緩解經(jīng)濟(jì)高速增長帶來的環(huán)境污染問題，黨的十九大報(bào)告指出，我國的經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，同時(shí)正式提出了綠色發(fā)展理念，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo)[1]，改變傳統(tǒng)的粗放型經(jīng)濟(jì)增長方式，推進(jìn)綠色高質(zhì)量發(fā)展。相較于第二產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展消耗的能源資源更少，對環(huán)境產(chǎn)生的壓力更小[2]，因此服務(wù)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的占比不斷增長是經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的必經(jīng)之路。其中，知識密集型服務(wù)業(yè)(Knowledge-Intensive Business Services，簡稱KIBS)具有高知識度、高技術(shù)度、高互動度和高創(chuàng)新度等特點(diǎn)[3]，能夠促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)升級和創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，對實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)綠色、可持續(xù)、高質(zhì)量發(fā)展意義重大。而長三角城市群是國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，2018年長三角服務(wù)業(yè)產(chǎn)值在全國占比已經(jīng)達(dá)到24.25%，其服務(wù)業(yè)發(fā)展在全國范圍內(nèi)處于領(lǐng)先水平。因此，研究長三角知識密集型服務(wù)業(yè)集聚對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響效應(yīng)，對各地區(qū)實(shí)現(xiàn)綠色高質(zhì)量發(fā)展、進(jìn)一步優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

綠色經(jīng)濟(jì)效率是指綜合考慮經(jīng)濟(jì)增長、資源消耗和環(huán)境損失后的綜合經(jīng)濟(jì)效率，其衡量的要素投入包括了能源、資本、環(huán)境、勞動力等，要素產(chǎn)出包括了經(jīng)濟(jì)期望產(chǎn)出與環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出，可以更全面、真實(shí)地反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[3-5]?，F(xiàn)有研究表明不同的產(chǎn)業(yè)集聚對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響存在差異：劉耀彬(2017)發(fā)現(xiàn)文化產(chǎn)業(yè)集聚與綠色經(jīng)濟(jì)效率存在先降后升的“U”型曲線關(guān)系[6]；胡安軍等(2018)指出高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚能夠促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)效率的提升，主要通過規(guī)模效率和純技術(shù)效率的提升來實(shí)現(xiàn)，且進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)其專業(yè)化集聚抑制綠色經(jīng)濟(jì)效率提高，多樣化集聚則起促進(jìn)作用[7]；施本植等(2018)實(shí)證指出金融業(yè)集聚能有效提升城市綠色經(jīng)濟(jì)效率，且其提升作用具有門檻效應(yīng)[8]；林伯強(qiáng)等(2019)研究發(fā)現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響均為倒“U”型曲線，并通過外部性理論分析了形成過程[9]；周鵬飛等(2021)基于中國省域的面板數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)了制造業(yè)集聚對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響，發(fā)現(xiàn)制造業(yè)集聚能夠顯著促進(jìn)城市綠色經(jīng)濟(jì)效率的提升，且不同門檻范圍內(nèi)的制造業(yè)集聚對綠色經(jīng)濟(jì)效率的促進(jìn)效果存在差異[10]。

綜上所述，已有研究集中于文化產(chǎn)業(yè)、制造業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)等具體產(chǎn)業(yè)對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響，且其影響因產(chǎn)業(yè)不同具有一定的差異性，針對知識密集型服務(wù)業(yè)集聚影響綠色經(jīng)濟(jì)效率的文獻(xiàn)尚有不足。此外，現(xiàn)有研究大多基于省級層面，對城市層面的綠色經(jīng)濟(jì)效率研究相對較少。基于此，筆者從產(chǎn)業(yè)集聚視角出發(fā)，以長三角41個(gè)地級以上城市為研究對象，探究知識密集型服務(wù)業(yè)集聚對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響機(jī)理，以期為長三角實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展提供理論指導(dǎo)和決策依據(jù)，為我國發(fā)展知識密集型服務(wù)業(yè)、推動綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供可借鑒的經(jīng)驗(yàn)。

二、現(xiàn)狀分析

(一)知識密集型服務(wù)業(yè)集聚現(xiàn)狀分析

結(jié)合前人對知識密集型服務(wù)業(yè)的相關(guān)研究，依據(jù)《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》(GB/T4751—2017)將知識密集型服務(wù)業(yè)界定為信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，金融業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)4個(gè)產(chǎn)業(yè)的集合[11]。國內(nèi)外學(xué)者多采用基尼系數(shù)、赫芬達(dá)爾指數(shù)、區(qū)位熵指數(shù)等測度方式來反映某一產(chǎn)業(yè)在特定區(qū)域內(nèi)的集聚水平?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性，選取區(qū)位熵指數(shù)衡量長三角KIBS的產(chǎn)業(yè)集聚水平。計(jì)算公式為[12]

(1)

式中：X是長三角KIBS產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵指數(shù)，其值越大代表KIBS在一定區(qū)域內(nèi)集聚水平越高，反之則集聚水平越低；eij是j地區(qū)中i產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)；ei是長三角整個(gè)地區(qū)i產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)之和；Ej是j地區(qū)的就業(yè)人數(shù)之和；E是長三角地區(qū)就業(yè)人數(shù)之和。

根據(jù)式(1)計(jì)算可得長三角41個(gè)城市2009—2018年間知識密集型服務(wù)業(yè)集聚水平如表1所示。

表1 2009—2018年長三角KIBS集聚水平

表1 (續(xù))

由表1可知，知識密集型服務(wù)業(yè)集聚水平較高的地區(qū)分布在上海，江蘇的南京、連云港、鎮(zhèn)江，浙江的杭州、寧波、舟山、嘉興及安徽的合肥、池州等城市。知識密集型服務(wù)業(yè)的分布表現(xiàn)出明顯的集聚現(xiàn)象，至2018年，已經(jīng)形成了明顯的中心—外圍特征，呈現(xiàn)以上海、杭州、南京三個(gè)城市為主要中心，寧波、舟山、鎮(zhèn)江等城市為次要中心的“多中心”發(fā)展格局。從動態(tài)演變趨勢來看，長三角城市群的知識密集型服務(wù)業(yè)集聚水平變化存在著較為明顯的東西兩極分化現(xiàn)象。長三角東部的上海、南京、鎮(zhèn)江、連云港、杭州、寧波等城市的KIBS集聚水平增長明顯，其中上海、南京、杭州等城市區(qū)位熵指數(shù)已經(jīng)超過1，表明知識密集型服務(wù)業(yè)在這些城市的發(fā)展具有明顯優(yōu)勢；而長三角西部的六安、亳州、安慶、淮北等城市的知識密集型服務(wù)業(yè)集聚水平仍停留在較低水平，增長速度明顯較慢，甚至出現(xiàn)降低現(xiàn)象。原因在于長三角東部地區(qū)在上海、杭州、南京等集聚水平較高的城市帶動下，其知識密集型服務(wù)業(yè)的集聚發(fā)展不斷增強(qiáng)，而長三角西部地區(qū)缺少高集聚水平城市的帶動，僅有合肥、池州兩個(gè)集聚水平較高的城市，且這兩個(gè)城市的集聚水平呈現(xiàn)下行趨勢，長三角西部地區(qū)知識密集型服務(wù)業(yè)整體發(fā)展后繼乏力，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的區(qū)域不平衡性正在加大。

(二)綠色經(jīng)濟(jì)效率現(xiàn)狀分析

采用非徑向、非角度的SBM模型測度綠色經(jīng)濟(jì)效率，在充分考慮投入與產(chǎn)出松弛性的同時(shí)，引入非期望產(chǎn)出作為要素，測量結(jié)果相比傳統(tǒng)的DEA模型更加真實(shí)有效。假設(shè)研究樣本為N個(gè)城市，經(jīng)濟(jì)效率的評價(jià)指標(biāo)體系中包含K種類型的要素投入指標(biāo)，P種類型的期望產(chǎn)出指標(biāo)和Q種類型的非期望產(chǎn)出，分別用投入變量X、Yg和Yb表示，則SBM模型的線性規(guī)劃表達(dá)式為

(2)

式中：θ*為要素投入產(chǎn)出的效率值；s-、sg、sb分別為要素投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出的松弛變量改進(jìn)量；λ為系數(shù)向量。當(dāng)且僅當(dāng)θ*=1，且s-=sg=sb=0時(shí)，該決策單元達(dá)到了效率最優(yōu)；若θ*的值小于1，則決策單元的效率未達(dá)到最優(yōu)面，仍存在改進(jìn)空間。在結(jié)合前人研究的基礎(chǔ)上，選擇要素投入與產(chǎn)出指標(biāo)如表2所示。

表2 綠色經(jīng)濟(jì)效率投入與產(chǎn)出指標(biāo)

依據(jù)式(2)計(jì)算可得長三角綠色經(jīng)濟(jì)效率變化由圖1可知，2009—2018年間長三角地區(qū)綠色經(jīng)濟(jì)效率整體發(fā)展水平較高，呈現(xiàn)波動起伏的動態(tài)變化過程。其中江蘇和浙江綠色經(jīng)濟(jì)效率呈相似的波浪形上升發(fā)展態(tài)勢，上海表現(xiàn)出更強(qiáng)的上升勢頭，安徽綠色經(jīng)濟(jì)效率則展現(xiàn)出緩慢下行的趨勢。長三角綠色經(jīng)濟(jì)效率由2009年的0.76增長至2018年的0.87，整體上升了14.47%，表明長三角經(jīng)濟(jì)增長模式正逐漸擺脫傳統(tǒng)的粗放式增長，向著綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式轉(zhuǎn)變。

在長三角的4個(gè)省級行政區(qū)域中，上海綠色經(jīng)濟(jì)效率在樣本研究期間的平均值為0.80，其增長速度最快，上升幅度為21.25%，在2018年達(dá)到0.98，遠(yuǎn)高于長三角平均水平，成為長三角綠色經(jīng)濟(jì)效率最高的地區(qū)，但其綠色經(jīng)濟(jì)效率仍未達(dá)到效率前沿面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式尚有繼續(xù)提升的空間。浙江綠色經(jīng)濟(jì)效率在樣本研究期間明顯持續(xù)高于長三角平均水平，其平均值約為0.87，比長三角平均水平高0.07左右。江蘇綠色經(jīng)濟(jì)效率前期發(fā)展曲線與長三角平均水平較為相似，2014年后發(fā)展水平低于長三角整體，其平均值為0.78，比長三角平均水平略低。上海、浙江和江蘇綠色經(jīng)濟(jì)效率長期處于較高水平，原因在于近年來高度發(fā)達(dá)的各類第三產(chǎn)業(yè)逐漸成為支柱產(chǎn)業(yè)，高污染、高能耗的傳統(tǒng)工業(yè)逐漸外移，如2018年上海的服務(wù)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比值已經(jīng)達(dá)到78.17%，其中金融業(yè)占比23.10%；江蘇的南京、蘇州、無錫等城市精密電子儀器加工業(yè)發(fā)展迅速；浙江依托完備的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施發(fā)展電商產(chǎn)業(yè)等。而安徽綠色經(jīng)濟(jì)效率由2006年的0.91下降至2018年的0.76，期間平均值為0.79，與長三角平均水平相當(dāng)，但其值在2018年時(shí)已經(jīng)遠(yuǎn)低于長三角均值，其差值約為0.11。安徽的綠色經(jīng)濟(jì)效率持續(xù)下行與其工業(yè)的發(fā)展息息相關(guān)，當(dāng)前安徽的工業(yè)產(chǎn)業(yè)仍以煤化工產(chǎn)業(yè)、電器、汽車零部件加工業(yè)等勞動密集型制造業(yè)為主，第三產(chǎn)業(yè)僅占GDP的45%，與其余三個(gè)省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在較大差距。

三、實(shí)證研究

(一)機(jī)理分析

知識密集型服務(wù)業(yè)的發(fā)展過程和傳統(tǒng)的工業(yè)、制造業(yè)有明顯區(qū)別，其產(chǎn)業(yè)發(fā)展對能源和資源投入的需求較小，也無須付出過多的生產(chǎn)運(yùn)輸?shù)瘸杀?，且生產(chǎn)的產(chǎn)品多為知識、技術(shù)與服務(wù)，在產(chǎn)品生產(chǎn)、流通、消費(fèi)等環(huán)節(jié)中均具有明顯的綠色化特征。一方面，知識密集型服務(wù)業(yè)集聚能產(chǎn)生正外部性，公共基礎(chǔ)設(shè)施的共用使得集聚區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)品運(yùn)輸、商業(yè)信息交換等成本降低，知識與技術(shù)的共享使得集聚區(qū)域內(nèi)的企業(yè)在創(chuàng)新上的冗余成本減少，進(jìn)而促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[13-14]。但隨著集聚程度的增加，集聚的負(fù)外部性開始顯現(xiàn)，一定區(qū)域內(nèi)的同類企業(yè)數(shù)量不斷增加使得生產(chǎn)要素供不應(yīng)求，進(jìn)而導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)土地資源稀缺、能源和勞動力等要素價(jià)格上漲、公共基礎(chǔ)設(shè)施使用頻率過高，造成企業(yè)生產(chǎn)成本上升、生產(chǎn)率下降[15-16]。因此，知識密集型服務(wù)業(yè)集聚對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響由正、負(fù)外部性共同作用，該影響呈先促進(jìn)后抑制的非線性效應(yīng)。

(二)模型構(gòu)建及變量選取

構(gòu)建面板模型對長三角知識密集型服務(wù)業(yè)集聚影響綠色經(jīng)濟(jì)效率的機(jī)制進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。在普通面板模型中引入被解釋變量的一階滯后項(xiàng)，并將核心解釋變量的二次項(xiàng)作為解釋變量納入面板模型以驗(yàn)證非線性關(guān)系，構(gòu)建動態(tài)面板模型為

Geeit=β1KIBSit+β2GEEi，t-1+

(3)

式中：Gee為綠色經(jīng)濟(jì)效率；KIBS為知識密集型服務(wù)業(yè)集聚水平；X為控制變量；α為常數(shù)項(xiàng)；εit為誤差項(xiàng)。依據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)選取4個(gè)控制變量：一是信息化水平，采用地區(qū)移動電話擁有量來衡量。信息化能夠降低買賣雙方的交流、服務(wù)等成本，提高資源使用效率，推動知識、技術(shù)等的傳播與擴(kuò)散，進(jìn)而促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)效率的增長[3]，預(yù)期信息化水平對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響為正。二是城鎮(zhèn)化水平，采用非農(nóng)業(yè)人口占常住人口的比重來表征。擴(kuò)張速度過快的粗放型城鎮(zhèn)化模式會使得環(huán)境破壞與污染問題更加突出，對綠色經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到阻礙作用[17]，預(yù)期其影響為負(fù)。三是政府支持，以政府非公共支出占財(cái)政總支出的比例來衡量。政府為綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展制定的相關(guān)政策能夠通過技術(shù)溢出效應(yīng)等促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)效率增長[18]，預(yù)期其影響為正。四是交通基礎(chǔ)設(shè)施，采用區(qū)域內(nèi)公路密度來表示，其計(jì)算公式為公路里程數(shù)與行政區(qū)域面積之比。交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)會對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生一定的破壞，同時(shí)又能促進(jìn)生產(chǎn)要素的流動，推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，對綠色經(jīng)濟(jì)效率的作用具有不確定性[19]。

研究所用數(shù)據(jù)均來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》及《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》，選取的變量描述性統(tǒng)計(jì)如表3所示。

表3 變量描述性統(tǒng)計(jì)

(三)實(shí)證結(jié)果分析

選取系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(SGMM)驗(yàn)證一階滯后的動態(tài)面板模型。系統(tǒng)GMM模型將差分GMM與水平GMM結(jié)合在一起，將差分方程和水平方程作為一個(gè)整體的方程系統(tǒng)進(jìn)行廣義矩估計(jì)。與差分GMM相比，系統(tǒng)GMM不僅能夠有效提高估計(jì)的效率，還能自動選取工具變量進(jìn)行IV估計(jì)。首先對未加入核心解釋變量二次項(xiàng)的模型進(jìn)行回歸估計(jì)，驗(yàn)證知識密集型服務(wù)業(yè)集聚對長三角綠色經(jīng)濟(jì)效率的促進(jìn)作用，并引入核心解釋變量的二次項(xiàng)，對式(3)進(jìn)行回歸，此后逐步加入選取的控制變量以保證實(shí)證結(jié)果的可靠性與真實(shí)性?；貧w結(jié)果如表4所示。

從表4可以看出：逐步加入控制變量回歸的過程中，相同變量系數(shù)的顯著程度沒有明顯的變化，表明各變量的回歸結(jié)果顯著有效。從第(1)列到第(6)列結(jié)果中可以看出，綠色經(jīng)濟(jì)效率的一階滯后項(xiàng)在6組模型中均能在1%顯著性水平上通過檢驗(yàn)，其系數(shù)值相對較高，分別為0.306，0.314，0.314，0.289，0.338，0.335，表明綠色經(jīng)濟(jì)效率的一階滯后項(xiàng)對其自身有著不容忽視的影響。綠色經(jīng)濟(jì)效率的發(fā)展具有明顯的時(shí)間依賴效應(yīng)，綠色經(jīng)濟(jì)效率提升能夠促進(jìn)其自身的持續(xù)發(fā)展，也證明了考慮被解釋變量滯后性的動態(tài)面板模型能夠得到真實(shí)準(zhǔn)確的估計(jì)結(jié)果。

表4 面板模型回歸結(jié)果

由第(1)列結(jié)果可知，知識密集型服務(wù)業(yè)集聚的一次項(xiàng)系數(shù)為0.133且顯著為正，表明長三角知識密集型服務(wù)業(yè)集聚能夠顯著促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)效率的提升。加入二次項(xiàng)后的第(2)列結(jié)果顯示二次項(xiàng)系數(shù)為-0.094且在5%置信水平上顯著，表明知識密集型服務(wù)業(yè)集聚對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響展現(xiàn)出先促進(jìn)后抑制的非線性關(guān)系。在逐步引入控制變量后可以發(fā)現(xiàn)，知識密集型服務(wù)業(yè)集聚的一次項(xiàng)對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響至少在5%置信水平上顯著為正，二次項(xiàng)均在5%置信水平上顯著為負(fù)，無論加入何種控制變量進(jìn)行約束，知識密集型服務(wù)業(yè)集聚與綠色經(jīng)濟(jì)效率始終呈倒“U”型曲線關(guān)系。知識密集型服務(wù)業(yè)集聚產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，使得企業(yè)間形成一定規(guī)模的知識、技術(shù)共享機(jī)制，公共基礎(chǔ)設(shè)施和人力資本的使用成本逐漸下降，進(jìn)而提升生產(chǎn)與服務(wù)效率。而集聚規(guī)模的過度擴(kuò)大可能導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)公共資源擠壓，擁堵效應(yīng)致使生產(chǎn)率降低。而在長三角范圍內(nèi)，知識密集型服務(wù)業(yè)集聚仍處于初期，集聚帶來的正面收益要遠(yuǎn)高于負(fù)面效應(yīng)，主要表現(xiàn)為對綠色經(jīng)濟(jì)效率的推動作用。

控制變量的逐步加入沒有改變核心解釋變量的顯著性，但使得其系數(shù)產(chǎn)生了不同程度的變化，側(cè)面說明控制變量的選擇與實(shí)際情況較為貼合。首先，信息化水平對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響顯著為正，近年來長三角地區(qū)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和信息化應(yīng)用取得了突飛猛進(jìn)的成就，有效降低了產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)成本，提升資源使用效率，進(jìn)而推動了綠色經(jīng)濟(jì)效率提升，表明信息化的高速發(fā)展與綠色經(jīng)濟(jì)效率的提升不會產(chǎn)生沖突，一定程度上能夠?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與綠色發(fā)展的雙贏局面。其次，城鎮(zhèn)化對綠色經(jīng)濟(jì)效率的作用顯著為負(fù)，“十二五”以來隨著長三角地區(qū)城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的推進(jìn)，長三角范圍內(nèi)城鎮(zhèn)化進(jìn)程迅速加快，但由于擴(kuò)張速度過快，不可避免地帶來生態(tài)破壞與環(huán)境污染等問題，粗放的城鎮(zhèn)化模式未能使傳統(tǒng)的發(fā)展模式完成轉(zhuǎn)型，反而阻礙了綠色經(jīng)濟(jì)效率的提升，因此，綠色發(fā)展理念引導(dǎo)下的新型城鎮(zhèn)化模式將成為長三角地區(qū)未來推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化的重要發(fā)展方向。政府支持在1%顯著性水平上對綠色經(jīng)濟(jì)效率起到促進(jìn)作用，且其貢獻(xiàn)程度較大，政府支持每增加1%，綠色經(jīng)濟(jì)效率提升0.431%，說明長三角各政府的相關(guān)政策較為科學(xué)合理，有效地促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長和環(huán)境保護(hù)的協(xié)調(diào)發(fā)展。最后，交通基礎(chǔ)設(shè)施對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響不顯著，交通發(fā)達(dá)的程度對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要意義，但大規(guī)模的交通基礎(chǔ)設(shè)施建造會對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生破壞和污染，在長三角范圍內(nèi)交通基礎(chǔ)建設(shè)的積極作用與消極作用兩相抵消，表現(xiàn)為對綠色經(jīng)濟(jì)效率無明顯影響。

四、結(jié)論與建議

(一)研究結(jié)論

基于2009—2018年長三角41個(gè)地級以上城市的面板數(shù)據(jù)，對長三角知識密集型服務(wù)業(yè)集聚影響綠色經(jīng)濟(jì)效率的作用機(jī)制進(jìn)行分析。采用區(qū)位熵指數(shù)、SBM模型分別測算長三角各城市知識密集型服務(wù)業(yè)集聚水平和綠色經(jīng)濟(jì)效率，構(gòu)建動態(tài)面板模型，采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)法實(shí)證分析了長三角知識密集型服務(wù)業(yè)集聚對綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響機(jī)理?；谝陨侠碚摵蛯?shí)證分析，可得出結(jié)論如下：

1. 長三角知識密集型服務(wù)業(yè)在2009—2018年間發(fā)展態(tài)勢良好，基本形成了較為穩(wěn)定的“多中心”產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局，呈現(xiàn)明顯的中心—外圍特征，但存在著明顯的區(qū)域間發(fā)展不平衡現(xiàn)象。

2. 長三角地區(qū)的綠色經(jīng)濟(jì)效率在2009—2018年間整體表現(xiàn)為波浪形增長趨勢，但各省市的綠色經(jīng)濟(jì)效率變動趨勢存在較大差異，其中上海的綠色經(jīng)濟(jì)效率上升勢頭最強(qiáng)，浙江、江蘇的綠色經(jīng)濟(jì)效率呈現(xiàn)出和整體相似的波動變化，安徽綠色經(jīng)濟(jì)效率則表現(xiàn)為下行趨勢。

3. 長三角地區(qū)知識密集型服務(wù)業(yè)集聚對綠色經(jīng)濟(jì)效率起到先促進(jìn)后抑制的作用，表現(xiàn)為倒“U”型的非線性關(guān)系。知識密集型服務(wù)業(yè)集聚初期能夠通過規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)等各種正外部性促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)效率的提升。后期產(chǎn)業(yè)過度集中導(dǎo)致產(chǎn)生擁堵效應(yīng)，生產(chǎn)成本上升、環(huán)境污染等問題開始顯現(xiàn)，導(dǎo)致綠色經(jīng)濟(jì)效率的提升受到阻礙。

(二)政策建議

基于以上結(jié)論，為進(jìn)一步推動知識密集型服務(wù)業(yè)高效集聚與發(fā)展，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展，提出以下政策建議：

1.引導(dǎo)知識密集型服務(wù)業(yè)合理集聚。要保持知識密集型服務(wù)業(yè)集聚規(guī)模在合理范圍內(nèi)，因地制宜出臺知識密集型服務(wù)業(yè)發(fā)展的相關(guān)政策。對上海、南京、杭州、蘇州等知識密集型服務(wù)業(yè)集聚水平較高的城市，在維持知識密集型服務(wù)業(yè)良好發(fā)展勢頭的同時(shí)，要謹(jǐn)防集聚過度可能引起的擁堵效應(yīng)，通過必要的政府宏觀調(diào)控避免勞動力、土地等生產(chǎn)要素的價(jià)格暴漲，嚴(yán)格控制企業(yè)生產(chǎn)過程中排放污染物的數(shù)量；對集聚水平較低的安徽各城市，要放寬相關(guān)政策以吸引知識密集型服務(wù)業(yè)專業(yè)人才和投資進(jìn)入，同時(shí)加強(qiáng)地區(qū)間知識密集型服務(wù)業(yè)的交流與合作，提高西部地區(qū)知識密集型服務(wù)業(yè)集聚水平。

2.完善交通基礎(chǔ)設(shè)施，健全交通體系規(guī)劃。交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善對知識密集型企業(yè)間的知識共享與傳播具有重要作用，繼而能夠有效促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)效率的提升。政府需要健全對區(qū)域交通體系的規(guī)劃，加大對交通基礎(chǔ)設(shè)施的資金注入與引導(dǎo)，建設(shè)完善的交通網(wǎng)絡(luò)，為地區(qū)間的交流溝通提供便利，加速生產(chǎn)要素在地區(qū)間的轉(zhuǎn)移，提升企業(yè)生產(chǎn)效率。

3.提升區(qū)域信息化水平，搭建區(qū)域溝通平臺。為信息化建設(shè)提供更全面的政策支持與資金投入，加速建設(shè)更快速更安全的新一代信息基礎(chǔ)設(shè)施，有效提升企業(yè)間知識、技術(shù)傳輸交流的效率，推動知識密集型服務(wù)業(yè)更好更快發(fā)展，為區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展作出貢獻(xiàn)。

4.全面整合資源，助力綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展。以合理規(guī)劃知識密集型服務(wù)業(yè)空間分布為突破口，加強(qiáng)區(qū)域間分工協(xié)作，科學(xué)引導(dǎo)長三角地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向更優(yōu)轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)綠色經(jīng)濟(jì)效率穩(wěn)步提升，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展。